Aros (Яратов Жавадбек Васил угли)

Mobile Flutter (Middle+)

1 000 - 1 200 USD
  • Ташкент
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 3 до 6 лет
  • Dart
  • Flutter
  • Git
  • Postman
  • Firebase
  • GitHub
  • API
  • Android SDK
  • iOS
  • Android Studio
  • Gitlab
  • Figma
  • Atlassian Jira
  • TensorFlow
  • OpenCV
  • SOLID
  • ООП
  • CocoaPods
  • Clean Architecture
  • GraphQL
  • Xcode
  • MVVM
О компании Aros.uz
Aros.uz — одна из крупнейших e-commerce платформ Узбекистана, специализирующаяся на мобильных аксессуарах и запчастях.
Мы разрабатываем все наши системы внутри компании: от управления персоналом и логистики складов до Telegram-ботов и внутренних дашбордов.
Наша корпоративная культура основана на росте, честности и реальных результатах.
Зона ответственности:
Разработка кросс-платформенных мобильных приложений на Flutter
Взаимодействие с дизайнерами и другими разработчиками
Интеграция с серверными API и базами данных
Обеспечение производительности и стабильности приложений
Проведение код-ревью и поддержание стандартов качества кода
Реализация стейт-менеджмента с использованием Bloc, Cubit или Provider
Работа с камерой устройства, захват и обработка изображений
Интеграция и использование TensorFlow Lite или OpenCV для обработки изображений или видео в реальном времени
Мы ожидаем:
Опыт не менее 3–5 лет в разработке мобильных или иных приложений, включая минимум 3 года работы с Flutter
Глубокое понимание многопоточности и асинхронного программирования в Dart, включая использование async, await, Future, Stream
Знание архитектуры Flutter, включая жизненный цикл виджетов и принципы рендеринга
Владение архитектурными подходами и шаблонами проектирования (например, Clean Architecture, SOLID)
Опыт интеграции с различными API, включая REST
Опыт работы с Firebase или другими облачными сервисами
Опыт работы с Git
Дополнительные навыки:
Опыт работы с Agile/Scrum методологиями
Навыки работы с UI/UX-дизайном
Понимание принципов тестирования и написания юнит- и интеграционных тестов
Опыт работы с камерой, в том числе для биометрической верификации, сканирования или распознавания изображений
Опыт использования MLKit, TensorFlow Lite или OpenCV в мобильных приложениях